一、迭代器&生成器
生成器定义：
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制
特点：
1 生成器只有在调用时才能生成相应的数据。
2 只有一个__next__（）方法
列表生成式
譬如：
( i*2 for i in range(10))
等同于
a = [ ]
for i in range(10):
a.append(i*2)
print(i)
迭代器定义：
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Utterable对象。
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
特点：
1生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
2 是可作用于for循环的对象都是Iterable类型； 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的
3 举例：
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
实际上完全等价于：
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
二、装饰器
定义：
装饰器本质是函数，用来装饰其他函数，为其他函数添加函数功能
原则：
1 不能修改被装饰的函数的源代码
2 不能修改被装饰的函数的调用方式
实现装饰器知识储备：
1 函数即“变量"
2 高阶函数
a 把一个函数当做实参传给另外一个函数(不修改源代码情况下添加功能）
b 返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式）
3 嵌套函数
举例：
qt.py
#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
def foo():
print("in the foo")
def bar():
print("in the bar")
bar()
foo()
4 高阶函数+嵌套函数=》装饰器
gj.py
#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import time
def bar():
time.sleep(4)
print(‘in the bar‘)
def test1(func):
#print(func)
start_time = time.time()
func() #run bar
stop_time = time.time()
print("the fund run time is %s" %(start_time-stop_time))
#不能写成test1(bar()),因为bar()代表函数返回值
test1(bar)
装饰器.py
#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import time
#嵌套函数和高阶函数的融合
def timer(func):
def deco():
start_time=time.time()
#return func()
func()
stop_time=time.time()
print("the func run time is %s" %(start_time-stop_time))
return deco #返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式）//？
@timer #语法堂 test1=timer(test1)之所以还是用test1做变量是因为装饰器不改变被装饰函数的调用方式,
def test1():
time.sleep(3)
print("in the test1")
@timer #语法堂 test2=timer(test2)
def test2():
time.sleep(3)
print("in the test2")
test1()
test2()
三、Json & pickle 数据序列化
定义：
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
特点：
1 序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上，在python中提供了两个模块可进行序列化。分别是pickle和json。
2 pickle是python中独有的序列化模块，所谓独有，就是指不能和其他编程语言的序列化进行交互,因为pickle将数据对象转化为bytes。pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load。dumps和dump都是进行序列化，而loads和load则是反序列化。
3 如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
4 json中的方法和pickle中差不多，也是dumps，dump，loads，load。使用上也没有什么区别,区别在于，json中的序列化后格式为字符。
5 dumps将所传入的变量的值序列化为一个bytes，然后，就可以将这个bytes写入磁盘或者进行传输。dump则更加一步到位，在dump中可以传入两个参数，一个为需要序列化的变量，另一个为需要写入的文件。loads当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用loads方法反序列化出对象，也可以直接用load方法直接反序列化一个文件。
举例：
序列化和反序列化.py
#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
#import json
import pickle
def sayhi(name):
print("hello",name)
sayhi("alex")
info = {
‘age‘:22,
‘name‘:‘alex‘,
‘func‘:sayhi
}
f = open("json.txt","wb")
#f.write(str(info))
f.write(pickle.dumps(info))
f.close()
#反序列化
f = open("json.txt","rb")
data = pickle.loads(f.read())
print(data)
f.close()
四、软件目录结构规范
目的：
软件目录层次清晰，可读性强。
举例：
假设你的项目名为foo, 目录结构建议如下:
Foo/
|-- bin/
| |-- foo
|
|-- foo/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test_main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- main.py
|
|-- docs/
| |-- conf.py
| |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README
简要解释：
bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。docs/: 存放一些文档。setup.py: 安装、部署、打包的脚本。requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。README: 项目说明文件。